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文章将高分二号(GF-2)和高景一号(Superview-1)等高分辨率卫星影像应用于精河县滑坡应急调查中,采用二、三维一体化技术解译疑似滑坡点20处,并以GF-2号卫星数据为基础,结合1:10万地质图勾画了研究区地层岩性分布图。由此,总结出滑坡点主要沿精河分布,坡体坡度一般介于42~60°之间,并大部分发生于头苏泉组(D2to)地层中的规律,为今后地质灾害的应急调查提供参考、示范。 相似文献
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研究了离子色谱法同时测定污泥浸出液中重金属离子的方法。采用IonPac CS5A阳离子分离柱,以草酸(MetPac)为淋洗液,紫外检测—离子色谱法分离测定污泥浸出液中常见的阳离子(Pb2+,Cu2+,Cd2+,Co2+,Zn2+,Ni2+),方法检出限为0.023~0.357 mg/L,相对标准偏差(RSD,n=7)为1.62%~4.95%,加标回收率为93.9%~105.3%。该方法用于污泥中的重金属离子同时测定,具有很好的实用性。 相似文献
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祁连山自然保护区是河西地区重要的水源涵养区,而灌丛作为祁连山主要植被类型之一,对该区水源涵养功能具有举足轻重的作用。以黑河上游天涝池流域两种典型亚高山灌木为研究对象,基于2014、2015年野外观测和ArcGIS10.1分析功能,获得灌木生长季期间生态参数(叶面积、叶面积指数和比叶面积)的变化;同时,结合分辨率为0.5 m×0.5 m的LiDAR数据和Geoeye-1影像数据,估算研究区灌木叶面积指数的空间分布。研究结果表明:灌木在生长季期间比叶面积值在一定范围内波动;叶面积、叶面积指数变化较大。其中,在6、7月份增加最明显,8月份趋于稳定,9月份叶片开始凋落。其次,随海拔梯度水热条件的不同,流域灌木叶面积指数空间异质性较大,以海拔3 400 m为节点,在3 200~3 400 m海拔带叶面积指数呈递增趋势,在3 400~3 750叶面积指数呈递减趋势。 相似文献
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基于数值预报和随机森林算法的强对流天气分类预报技术 总被引:4,自引:2,他引:2
随机森林算法是当前得到较为广泛应用的机器学习方法之一,有着很高的预测精度,训练结果稳定,泛化能力强,解决多分类问题有明显优势。本文将随机森林算法应用于强对流的潜势预测和分类,分短时强降水、雷暴大风、冰雹和无强对流四种类别,基于2005—2016年NCEP 1°×1°再分析资料计算的对流指数和物理量,开展强对流天气的分类训练、0~12 h预报和检验,经2015—2016年独立测试样本检验表明,针对强对流发生站点的点对点检验,整体误判率为21. 9%,85次强对流过程基本无漏报,模型尤其适用于较大范围强对流天气。随机森林算法筛选的因子物理意义较为明确,和主观预报经验基本相符,模型准确率高,可用于日常业务。 相似文献
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基于特征的空间数据模型研究 总被引:1,自引:0,他引:1
与传统的基于分层的数据组织方式相比,基于特征的空间数据组织方式更符合人们认识和分析现实世界的模式,有利于完整而精确地描述地理现象。本文详细论述了基于特征的空间数据组织的相关概念,对基于特征的空间数据模型进行了探讨。 相似文献
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